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FORMULACION ESTOCASTICA DEL MODELO ELECTRICO NEURONAL APLICANDO EL ESQUEMA DE EULER MARUYAMA

dc.contributor.authorBURGOS MARIN, JOSE ARLEX
dc.date.accessioned2024-08-08T14:40:25Z
dc.date.available2024-08-08T14:40:25Z
dc.date.issued2023-08-16
dc.description.abstractEl modelo de Hodlcing y Huxlei, son un conjunto de ecuaciones diferenciales acopladas las cuales pueden describir la dinámica temporal del potencial eléctrico de rnenbrana cuando existe un estímulo creado por una corriente iónica, la cual Tiene lugar a traves de la apertura de canales iónicos situados en la membrana, este modelo convencional es de carácter determinista. En el presente trabajo de grado se desarrolla una formulación estocástica del modelo de Hodking y Huxley para representar la fisiología neuronal, aquí se estudió la forma de incorporar el ruido dentro del rnodelo para obtener una formulación eficiente que describiera con buena precisión las fluctuaciones en el potencial de rnernbraná,, entonces, se asumió que para, un numero pequeño de canales se consideran unos posibles estados de las variables de activación si están abiertos o si están cerrados; si están abiertos valen 1, si están cerrados valen 0 esto con el fin o el propósito de deducir el sistema estocástico para estos canales, esto dio lugar para considerar una corriente fluctuante la cual se asume que se distribuye normalmente, siendo así, se considera que la evolución temporal de la corriente iónica está determinada por un proceso de Wiener, por lo que ya.no se consideraba un modelo determinista, si no un modelo estocástico, Los resultados obtenidos son consistentes con los reportados en la literatura lo que demuestra que el modelo propuesto es eficiente para simular la dinámica estocástica del potencial de membrana, neutral.es
dc.identifier.urihttps://repositoriousco.co/handle/123456789/4404
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Surcolombianaes
dc.relation.ispartofseriesTH F;0038
dc.titleFORMULACION ESTOCASTICA DEL MODELO ELECTRICO NEURONAL APLICANDO EL ESQUEMA DE EULER MARUYAMAes
dc.typeThesises

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